Programa Oficial de Doctorado en Computación

2023/2024

Garantía de calidad

La EIUDC dispone de un Sistema de Garantía Interna de Calidad (SGIC), de acuerdo con los Criterios y Directrices de Garantía de Calidad del EEES, aplicable a todos los programas de doctorado verificados de acuerdo con el Real Decreto 99/2011 impartidos en la UDC. Si precisas más información, puedes consultar la documentación relativa al SGIC de la EIDUDC (Normativa para la implantación y el desarrollo del SGIC de la EIDUDC en los programas oficiales de doctorado verificados por el RD 99/2011; Manual del SGIC de la EIDUDC; y Procedimientos del SGIC de la EIDUDC).

Los procedimientos del SGIC establecen quien y como debe realizar el seguimiento y la supervisión de los resultados y del proceso de aprendizaje del estudiante en la titulación, estableciendo los órganos y mecanismos de coordinación, evaluación y mejora continua de los estudios, que son:

Comisión Académica do Programa de Doctorado: es el órgano colegiado responsable de la coordinación académica de los programas de doctorado. Toma las decisiones académicas relativas al título y sus estudiantes. Establece las directrices y el marco de actuación del coordinador/a del título y de todas las personas implicadas en la titulación. Todos los programas de doctorado verificados de acuerdo con el Real Decreto 99/2011 e impartidos en la UDC, incluidos los programas interuniversitarios no coordinados por la UDC, disponen de un coordinador del programa en la UDC.

Comisión de Garantía de la Calidad (CGC) de la EIDUDC: es el órgano que participa en las tareas de planificación y de seguimiento del SGIC y de los títulos del centro, actuando además como uno de los vehículos de comunicación interna de la política, los objetivos, los planes, los programas y las responsabilidades del centro. Es la responsable de realizar los informes anuales de seguimiento. Esta función es asumida por la Comisión Permanente de la EIUDC.

Resultados

El Sistema de Garantía Interna de la Calidad (SGIC) de la EIDUDC establece el modo en el que las Comisiones Académicas de los programas de doctorado que se imparten en la UDC miden y analizan los resultados del aprendizaje. Para eso, el SGIC utiliza tasas e indicadores globales que permiten evaluar cada curso académico la calidad de la formación. Se incluyen entre los resultados obtenidos el número de tesis defendidas y las que recibieron la mención internacional, y las tasas de éxito (número de tesis realizadas en 3 o 4 años), de graduación y de abandono y duración media de la tesis de doctorado.

Asegurando la calidad

Para asegurar que el título se desarrolla de acuerdo con la memoria de verificación presentada el centro realiza anualmente un informe de seguimiento de acuerdo con los procedimientos del SGIC del centro y los resultados obtenidos. Este informe es revisado por la ACSUG, agencia externa de evaluación.

Del resultado de este análisis se desprenderán las acciones correctivas y propuestas de mejora que permitan alcanzar los objetivos previstos y la mejora de la titulación.

Comisiones

Para garantizar la calidad, se creará una comisión académica específica del programa.

Santos Reyes, José
Coordinador
Cabalar Fernández, José Pedro
Secretario
Alonso Pardo, Miguel Ángel
Vocal PDI
Alonso Betanzos, María Amparo
Vocal PDI
Paramá Gabía, José Ramón
Vocal PDI
Duro Fernández, Richard José
Vocal PDI
Valderruten Vidal, Alberto
Vocal PDI

Indicadores de seguimiento

Periodo Valor
Plazas ofertadas
Número de plazas para estudiantes de nuevo ingreso en el doctorado (IPD01)
2022/2023 20
Demanda
Número de personas solicitantes de admisión en el doctorado (IPD02)
2022/2023 15
Matrícula de nuevo ingreso
Número de alumnos matriculados por primera vez en el doctorado (IPD03)
2022/2023 12
Matrícula de nuevo ingreso por adaptación
Número de alumnos matriculados por primera vez en el doctorado que provengan de otros estudios de doctorado en extinción (IPD03.1)
2022/2023 0
Matrícula total
Número total de estudiantes matriculados en el curso (IPD04)
2022/2023 54
Matrícula de nuevo ingreso procedentes de otras universidades
Relación entre el número de alumnos matriculados por primera vez que procedan de otras universidades y el número total de alumnos matriculados por primera vez en el programa (IPD05)
2022/2023 33,33
Porcentaje de estudiantes extranjeros
Relación entre el número de estudiantes extranjeros matriculados y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD06)
2022/2023 12,96
Porcentaje de estudiantes de nuevo ingreso que requieren complementos formativos
Relación entre el número de estudiantes de nuevo ingreso que requieren complementos formativos y el número total de estudiantes de nuevo ingreso en el programa (IPD07)
2022/2023 0
Porcentaje de matriculados a tiempo completo
Relación entre el número de estudiantes matriculados con dedicación completa y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD08.1)
2022/2023 72,22
Porcentaje de matriculados a tiempo parcial
Relación entre el número de estudiantes matriculados con dedicación parcial y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD08.2)
2022/2023 20,37
Porcentaje de matriculados a tiempo mixto
Relación entre el número de estudiantes matriculados con dedicación mixta y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD08.3)
2022/2023 7,41
Porcentaje de alumnos con estancias aprobadas por la CAPD (Salientes)
Relación entre el número de estudiantes matriculados que hicieron estancias de investigación aprobadas por la CAPS (alumnos salientes) y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD09.1)
2022/2023 1,85
Total de alumnos con estancias aprobadas por la CAPD (Entrantes)
Número total de alumnos que hicieron estancias de investigación en la universidad y que fueron aprobadas por la CAPD (alumnos entrantes) (IPD09.2)
2022/2023 n/a
Porcentaje de estudiantes con bolsa o contrato predoctoral
Relación entre el número de estudiantes matriculados que gozan de una bolsa o contrato predoctoral y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD11)
2022/2023 0
Porcentaje de tesis defendidas en régimen de coodirección
Relación entre el número de tesis defendidas por alumnos del programa que tuvieron varios directores y el número total de tesis defendidas en el programa (IPD14)
2022/2023 100
Porcentaje de expertos internacionales en los tribunales de tesis
Relación entre el número de miembros de los tribunais de las tesis vinculadas al programa provenientes de una institución extranjera y el número total de miembros de los tribunales de las tesis vinculadas con el programa (IPD17)
2022/2023 25
Número de tesis defendidas
Número total de tesis defendidas vinculadas al programa de doctorado (IPD18.1)
2022/2023 4
Porcentaje de tesis realizadas a tiempo completo
Relación entre el número total de tesis defendidas por alumnos con dedicación completa y el número total de tesis vinculadas al programa (IPD18.2.1)
2022/2023 100
Porcentaje de tesis realizadas a tiempo parcial
Relación entre el número total de tesis defendidas por alumnos con dedicación parcial y el número total de tesis vinculadas al programa (IPD18.2.2)
2022/2023 0
Porcentaje de tesis realizadas a tiempo mixto
Relación entre el número total de tesis defendidas por alumnos con dedicación mixta y el número total de tesis vinculadas al programa (IPD18.2.3)
2022/2023 0
Número de tesis presentadas en gallego
Número total de tesis defendidas vencelladas ao programa presentadas en gallego (IPD18.3.1)
2022/2023 0
Número de tesis presentadas en castellano
Número total de tesis defendidas vencelladas ao programa presentadas en castellano (IPD18.3.2)
2022/2023 1
Número de tesis presentadas en otro idioma
Número total de tesis defendidas vencelladas ao programa presentadas en otro idioma (IPD18.3.3)
2022/2023 3
Duración media de los estudos a tiempo completo
Duración media de los estudios para los alumnos con dedicación completa que defendieron tesis (en días) (IPD18.4.1)
2022/2023 1.755
Duración media de los estudos a tiempo parcial
Duración media de los estudios para los alumnos con dedicación parcial que defendieron tesis (en días) (IPD18.4.2)
2022/2023 n/a
Duración media de los estudos a tiempo mixto
Duración media de los estudios para los alumnos con dedicación mixta que defendieron tesis (en días) (IPD18.4.3)
2022/2023 n/a
Taxa de éxito. Porcentaje de doctorandos que defendieron su tesis sin pedir prórroga
Relación entre o número de doctorandos que defendieron su tesis sin pedir prórroga y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.5.1)
2022/2023 0
Taxa de éxito. Porcentaje de doctorandos que defendieron su tesis después de la primera prórroga
Relación entre o número de doctorandos que defendieron después de la primera prórroga y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.5.2)
2022/2023 50
Taxa de éxito. Porcentaje de doctorandos que defendieron su tesis después de la segunda prórroga
Relación entre o número de doctorandos que defendieron después de la segunda prórroga y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.5.3)
2022/2023 50
Porcentaje de tesis "cum laude"
Relación entre el número de tesis defendidas vencelladas ao programa que obtiveron la calificación de "cum laude" y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.6)
2022/2023 100
Porcentaje de tesis con mención internacional
Relación entre el número de tesis defendidas vencelladas ao programa con mención internacional y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.7)
2022/2023 50
Tasa de abandono
Relación entre el número de doctorandos que causan baja definitiva en el curso X y el total de doctorandos que se podrían volver a matricular en dicho programa. (IPDx21)
2022/2023 12,77
Periodo Valor
Plazas ofertadas
Número de plazas para estudiantes de nuevo ingreso en el doctorado (IPD01)
2021/2022 20
Demanda
Número de personas solicitantes de admisión en el doctorado (IPD02)
2021/2022 21
Matrícula de nuevo ingreso
Número de alumnos matriculados por primera vez en el doctorado (IPD03)
2021/2022 16
Matrícula de nuevo ingreso por adaptación
Número de alumnos matriculados por primera vez en el doctorado que provengan de otros estudios de doctorado en extinción (IPD03.1)
2021/2022 0
Matrícula total
Número total de estudiantes matriculados en el curso (IPD04)
2021/2022 52
Matrícula de nuevo ingreso procedentes de otras universidades
Relación entre el número de alumnos matriculados por primera vez que procedan de otras universidades y el número total de alumnos matriculados por primera vez en el programa (IPD05)
2021/2022 50
Porcentaje de estudiantes extranjeros
Relación entre el número de estudiantes extranjeros matriculados y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD06)
2021/2022 13,46
Porcentaje de estudiantes de nuevo ingreso que requieren complementos formativos
Relación entre el número de estudiantes de nuevo ingreso que requieren complementos formativos y el número total de estudiantes de nuevo ingreso en el programa (IPD07)
2021/2022 0
Porcentaje de matriculados a tiempo completo
Relación entre el número de estudiantes matriculados con dedicación completa y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD08.1)
2021/2022 67,31
Porcentaje de matriculados a tiempo parcial
Relación entre el número de estudiantes matriculados con dedicación parcial y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD08.2)
2021/2022 17,31
Porcentaje de matriculados a tiempo mixto
Relación entre el número de estudiantes matriculados con dedicación mixta y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD08.3)
2021/2022 15,38
Porcentaje de alumnos con estancias aprobadas por la CAPD (Salientes)
Relación entre el número de estudiantes matriculados que hicieron estancias de investigación aprobadas por la CAPS (alumnos salientes) y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD09.1)
2021/2022 7,69
Total de alumnos con estancias aprobadas por la CAPD (Entrantes)
Número total de alumnos que hicieron estancias de investigación en la universidad y que fueron aprobadas por la CAPD (alumnos entrantes) (IPD09.2)
2021/2022 n/a
Porcentaje de estudiantes con bolsa o contrato predoctoral
Relación entre el número de estudiantes matriculados que gozan de una bolsa o contrato predoctoral y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD11)
2021/2022 0
Porcentaje de tesis defendidas en régimen de coodirección
Relación entre el número de tesis defendidas por alumnos del programa que tuvieron varios directores y el número total de tesis defendidas en el programa (IPD14)
2021/2022 100
Porcentaje de expertos internacionales en los tribunales de tesis
Relación entre el número de miembros de los tribunais de las tesis vinculadas al programa provenientes de una institución extranjera y el número total de miembros de los tribunales de las tesis vinculadas con el programa (IPD17)
2021/2022 8,33
Número de tesis defendidas
Número total de tesis defendidas vinculadas al programa de doctorado (IPD18.1)
2021/2022 4
Porcentaje de tesis realizadas a tiempo completo
Relación entre el número total de tesis defendidas por alumnos con dedicación completa y el número total de tesis vinculadas al programa (IPD18.2.1)
2021/2022 50
Porcentaje de tesis realizadas a tiempo parcial
Relación entre el número total de tesis defendidas por alumnos con dedicación parcial y el número total de tesis vinculadas al programa (IPD18.2.2)
2021/2022 0
Porcentaje de tesis realizadas a tiempo mixto
Relación entre el número total de tesis defendidas por alumnos con dedicación mixta y el número total de tesis vinculadas al programa (IPD18.2.3)
2021/2022 50
Número de tesis presentadas en gallego
Número total de tesis defendidas vencelladas ao programa presentadas en gallego (IPD18.3.1)
2021/2022 0
Número de tesis presentadas en castellano
Número total de tesis defendidas vencelladas ao programa presentadas en castellano (IPD18.3.2)
2021/2022 2
Número de tesis presentadas en otro idioma
Número total de tesis defendidas vencelladas ao programa presentadas en otro idioma (IPD18.3.3)
2021/2022 2
Duración media de los estudos a tiempo completo
Duración media de los estudios para los alumnos con dedicación completa que defendieron tesis (en días) (IPD18.4.1)
2021/2022 1.636
Duración media de los estudos a tiempo parcial
Duración media de los estudios para los alumnos con dedicación parcial que defendieron tesis (en días) (IPD18.4.2)
2021/2022 n/a
Duración media de los estudos a tiempo mixto
Duración media de los estudios para los alumnos con dedicación mixta que defendieron tesis (en días) (IPD18.4.3)
2021/2022 1.936
Taxa de éxito. Porcentaje de doctorandos que defendieron su tesis sin pedir prórroga
Relación entre o número de doctorandos que defendieron su tesis sin pedir prórroga y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.5.1)
2021/2022 25
Taxa de éxito. Porcentaje de doctorandos que defendieron su tesis después de la primera prórroga
Relación entre o número de doctorandos que defendieron después de la primera prórroga y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.5.2)
2021/2022 25
Taxa de éxito. Porcentaje de doctorandos que defendieron su tesis después de la segunda prórroga
Relación entre o número de doctorandos que defendieron después de la segunda prórroga y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.5.3)
2021/2022 50
Porcentaje de tesis "cum laude"
Relación entre el número de tesis defendidas vencelladas ao programa que obtiveron la calificación de "cum laude" y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.6)
2021/2022 100
Porcentaje de tesis con mención internacional
Relación entre el número de tesis defendidas vencelladas ao programa con mención internacional y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.7)
2021/2022 25
Tasa de abandono
Relación entre el número de doctorandos que causan baja definitiva en el curso X y el total de doctorandos que se podrían volver a matricular en dicho programa. (IPDx21)
2021/2022 8,33
Periodo Valor
Plazas ofertadas
Número de plazas para estudiantes de nuevo ingreso en el doctorado (IPD01)
2020/2021 20
Demanda
Número de personas solicitantes de admisión en el doctorado (IPD02)
2020/2021 23
Matrícula de nuevo ingreso
Número de alumnos matriculados por primera vez en el doctorado (IPD03)
2020/2021 18
Matrícula de nuevo ingreso por adaptación
Número de alumnos matriculados por primera vez en el doctorado que provengan de otros estudios de doctorado en extinción (IPD03.1)
2020/2021 0
Matrícula total
Número total de estudiantes matriculados en el curso (IPD04)
2020/2021 42
Matrícula de nuevo ingreso procedentes de otras universidades
Relación entre el número de alumnos matriculados por primera vez que procedan de otras universidades y el número total de alumnos matriculados por primera vez en el programa (IPD05)
2020/2021 16,67
Porcentaje de estudiantes extranjeros
Relación entre el número de estudiantes extranjeros matriculados y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD06)
2020/2021 16,67
Porcentaje de estudiantes de nuevo ingreso que requieren complementos formativos
Relación entre el número de estudiantes de nuevo ingreso que requieren complementos formativos y el número total de estudiantes de nuevo ingreso en el programa (IPD07)
2020/2021 0
Porcentaje de matriculados a tiempo completo
Relación entre el número de estudiantes matriculados con dedicación completa y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD08.1)
2020/2021 69,05
Porcentaje de matriculados a tiempo parcial
Relación entre el número de estudiantes matriculados con dedicación parcial y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD08.2)
2020/2021 11,9
Porcentaje de matriculados a tiempo mixto
Relación entre el número de estudiantes matriculados con dedicación mixta y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD08.3)
2020/2021 19,05
Porcentaje de alumnos con estancias aprobadas por la CAPD (Salientes)
Relación entre el número de estudiantes matriculados que hicieron estancias de investigación aprobadas por la CAPS (alumnos salientes) y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD09.1)
2020/2021 7,14
Total de alumnos con estancias aprobadas por la CAPD (Entrantes)
Número total de alumnos que hicieron estancias de investigación en la universidad y que fueron aprobadas por la CAPD (alumnos entrantes) (IPD09.2)
2020/2021 n/a
Porcentaje de estudiantes con bolsa o contrato predoctoral
Relación entre el número de estudiantes matriculados que gozan de una bolsa o contrato predoctoral y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD11)
2020/2021 2,38
Porcentaje de tesis defendidas en régimen de coodirección
Relación entre el número de tesis defendidas por alumnos del programa que tuvieron varios directores y el número total de tesis defendidas en el programa (IPD14)
2020/2021 50
Porcentaje de expertos internacionales en los tribunales de tesis
Relación entre el número de miembros de los tribunais de las tesis vinculadas al programa provenientes de una institución extranjera y el número total de miembros de los tribunales de las tesis vinculadas con el programa (IPD17)
2020/2021 50
Número de tesis defendidas
Número total de tesis defendidas vinculadas al programa de doctorado (IPD18.1)
2020/2021 2
Porcentaje de tesis realizadas a tiempo completo
Relación entre el número total de tesis defendidas por alumnos con dedicación completa y el número total de tesis vinculadas al programa (IPD18.2.1)
2020/2021 100
Porcentaje de tesis realizadas a tiempo parcial
Relación entre el número total de tesis defendidas por alumnos con dedicación parcial y el número total de tesis vinculadas al programa (IPD18.2.2)
2020/2021 0
Porcentaje de tesis realizadas a tiempo mixto
Relación entre el número total de tesis defendidas por alumnos con dedicación mixta y el número total de tesis vinculadas al programa (IPD18.2.3)
2020/2021 0
Número de tesis presentadas en gallego
Número total de tesis defendidas vencelladas ao programa presentadas en gallego (IPD18.3.1)
2020/2021 0
Número de tesis presentadas en castellano
Número total de tesis defendidas vencelladas ao programa presentadas en castellano (IPD18.3.2)
2020/2021 0
Número de tesis presentadas en otro idioma
Número total de tesis defendidas vencelladas ao programa presentadas en otro idioma (IPD18.3.3)
2020/2021 2
Duración media de los estudos a tiempo completo
Duración media de los estudios para los alumnos con dedicación completa que defendieron tesis (en días) (IPD18.4.1)
2020/2021 1.387
Duración media de los estudos a tiempo parcial
Duración media de los estudios para los alumnos con dedicación parcial que defendieron tesis (en días) (IPD18.4.2)
2020/2021 n/a
Duración media de los estudos a tiempo mixto
Duración media de los estudios para los alumnos con dedicación mixta que defendieron tesis (en días) (IPD18.4.3)
2020/2021 n/a
Taxa de éxito. Porcentaje de doctorandos que defendieron su tesis sin pedir prórroga
Relación entre o número de doctorandos que defendieron su tesis sin pedir prórroga y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.5.1)
2020/2021 0
Taxa de éxito. Porcentaje de doctorandos que defendieron su tesis después de la primera prórroga
Relación entre o número de doctorandos que defendieron después de la primera prórroga y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.5.2)
2020/2021 50
Taxa de éxito. Porcentaje de doctorandos que defendieron su tesis después de la segunda prórroga
Relación entre o número de doctorandos que defendieron después de la segunda prórroga y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.5.3)
2020/2021 50
Porcentaje de tesis "cum laude"
Relación entre el número de tesis defendidas vencelladas ao programa que obtiveron la calificación de "cum laude" y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.6)
2020/2021 100
Porcentaje de tesis con mención internacional
Relación entre el número de tesis defendidas vencelladas ao programa con mención internacional y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.7)
2020/2021 50
Tasa de abandono
Relación entre el número de doctorandos que causan baja definitiva en el curso X y el total de doctorandos que se podrían volver a matricular en dicho programa. (IPDx21)
2020/2021 7,41
Periodo Valor
Plazas ofertadas
Número de plazas para estudiantes de nuevo ingreso en el doctorado (IPD01)
2019/2020 20
Demanda
Número de personas solicitantes de admisión en el doctorado (IPD02)
2019/2020 15
Matrícula de nuevo ingreso
Número de alumnos matriculados por primera vez en el doctorado (IPD03)
2019/2020 9
Matrícula de nuevo ingreso por adaptación
Número de alumnos matriculados por primera vez en el doctorado que provengan de otros estudios de doctorado en extinción (IPD03.1)
2019/2020 0
Matrícula total
Número total de estudiantes matriculados en el curso (IPD04)
2019/2020 38
Matrícula de nuevo ingreso procedentes de otras universidades
Relación entre el número de alumnos matriculados por primera vez que procedan de otras universidades y el número total de alumnos matriculados por primera vez en el programa (IPD05)
2019/2020 33,33
Porcentaje de estudiantes extranjeros
Relación entre el número de estudiantes extranjeros matriculados y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD06)
2019/2020 18,42
Porcentaje de estudiantes de nuevo ingreso que requieren complementos formativos
Relación entre el número de estudiantes de nuevo ingreso que requieren complementos formativos y el número total de estudiantes de nuevo ingreso en el programa (IPD07)
2019/2020 0
Porcentaje de matriculados a tiempo completo
Relación entre el número de estudiantes matriculados con dedicación completa y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD08.1)
2019/2020 73,68
Porcentaje de matriculados a tiempo parcial
Relación entre el número de estudiantes matriculados con dedicación parcial y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD08.2)
2019/2020 5,26
Porcentaje de matriculados a tiempo mixto
Relación entre el número de estudiantes matriculados con dedicación mixta y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD08.3)
2019/2020 21,05
Porcentaje de alumnos con estancias aprobadas por la CAPD (Salientes)
Relación entre el número de estudiantes matriculados que hicieron estancias de investigación aprobadas por la CAPS (alumnos salientes) y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD09.1)
2019/2020 15,79
Total de alumnos con estancias aprobadas por la CAPD (Entrantes)
Número total de alumnos que hicieron estancias de investigación en la universidad y que fueron aprobadas por la CAPD (alumnos entrantes) (IPD09.2)
2019/2020 n/a
Porcentaje de estudiantes con bolsa o contrato predoctoral
Relación entre el número de estudiantes matriculados que gozan de una bolsa o contrato predoctoral y el número total de estudiantes matriculados en el programa (IPD11)
2019/2020 13,16
Porcentaje de tesis defendidas en régimen de coodirección
Relación entre el número de tesis defendidas por alumnos del programa que tuvieron varios directores y el número total de tesis defendidas en el programa (IPD14)
2019/2020 88,89
Porcentaje de expertos internacionales en los tribunales de tesis
Relación entre el número de miembros de los tribunais de las tesis vinculadas al programa provenientes de una institución extranjera y el número total de miembros de los tribunales de las tesis vinculadas con el programa (IPD17)
2019/2020 38,46
Número de tesis defendidas
Número total de tesis defendidas vinculadas al programa de doctorado (IPD18.1)
2019/2020 9
Porcentaje de tesis realizadas a tiempo completo
Relación entre el número total de tesis defendidas por alumnos con dedicación completa y el número total de tesis vinculadas al programa (IPD18.2.1)
2019/2020 100
Porcentaje de tesis realizadas a tiempo parcial
Relación entre el número total de tesis defendidas por alumnos con dedicación parcial y el número total de tesis vinculadas al programa (IPD18.2.2)
2019/2020 0
Porcentaje de tesis realizadas a tiempo mixto
Relación entre el número total de tesis defendidas por alumnos con dedicación mixta y el número total de tesis vinculadas al programa (IPD18.2.3)
2019/2020 0
Número de tesis presentadas en gallego
Número total de tesis defendidas vencelladas ao programa presentadas en gallego (IPD18.3.1)
2019/2020 0
Número de tesis presentadas en castellano
Número total de tesis defendidas vencelladas ao programa presentadas en castellano (IPD18.3.2)
2019/2020 0
Número de tesis presentadas en otro idioma
Número total de tesis defendidas vencelladas ao programa presentadas en otro idioma (IPD18.3.3)
2019/2020 9
Duración media de los estudos a tiempo completo
Duración media de los estudios para los alumnos con dedicación completa que defendieron tesis (en días) (IPD18.4.1)
2019/2020 1.634
Duración media de los estudos a tiempo parcial
Duración media de los estudios para los alumnos con dedicación parcial que defendieron tesis (en días) (IPD18.4.2)
2019/2020 n/a
Duración media de los estudos a tiempo mixto
Duración media de los estudios para los alumnos con dedicación mixta que defendieron tesis (en días) (IPD18.4.3)
2019/2020 n/a
Taxa de éxito. Porcentaje de doctorandos que defendieron su tesis sin pedir prórroga
Relación entre o número de doctorandos que defendieron su tesis sin pedir prórroga y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.5.1)
2019/2020 0
Taxa de éxito. Porcentaje de doctorandos que defendieron su tesis después de la primera prórroga
Relación entre o número de doctorandos que defendieron después de la primera prórroga y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.5.2)
2019/2020 33,33
Taxa de éxito. Porcentaje de doctorandos que defendieron su tesis después de la segunda prórroga
Relación entre o número de doctorandos que defendieron después de la segunda prórroga y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.5.3)
2019/2020 66,67
Porcentaje de tesis "cum laude"
Relación entre el número de tesis defendidas vencelladas ao programa que obtiveron la calificación de "cum laude" y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.6)
2019/2020 100
Porcentaje de tesis con mención internacional
Relación entre el número de tesis defendidas vencelladas ao programa con mención internacional y el número total de tesis defendidas vinculadas al programa (IPD18.7)
2019/2020 100
Tasa de abandono
Relación entre el número de doctorandos que causan baja definitiva en el curso X y el total de doctorandos que se podrían volver a matricular en dicho programa. (IPDx21)
2019/2020 5

tesis

publicaciones

Esta es una muestra de la producción científica de los estudiantes del programa de doctorado con el fin de orientar a futuros estudiantes interesados en este programa. En ningún caso debe considerarse un listado completo y exhaustivo de toda la producción científica de los estudiantes. La información es introducida por los propios doctorandos de forma relativamente desestructurada pero ha sido revisada y validada por la comisión académica.

Artículos en revistas internacionales
Paz-Ruza, J., Alonso-Betanzos, A., Guijarro-Berdiñas, B., Cancela, B., & Eiras-Franco, C. (2023). Sustainable Transparency in Recommender Systems: Bayesian Ranking of Images for Explainability. arXiv preprint arXiv:2308.01196
PAZ-RUZA, Jorge, et al. Sustainable Personalisation and Explainability in Dyadic Data Systems. Procedia Computer Science, 2022, vol. 207, p. 1017-1026.
Addressing the data bottleneck in medical deep learning models using a human-in-the-loop machine learning approach Neural Computing and Applications. 2023-11-21 | Journal article DOI: 10.1007/s00521-023-09197-2 Part of ISSN: 0941-0643 Part of ISSN: 1433-3058 CONTRIBUTORS: Eduardo Mosqueira-Rey; Elena Hernández-Pereira; José Bobes-Bascarán; David Alonso-Ríos; Alberto Pérez-Sánchez; Ángel Fernández-Leal; Vicente Moret-Bonillo; Yolanda Vidal-Ínsua; Francisca Vázquez-Rivera
CABALAR P, MUÑIZ B. Model Explanation via Support Graphs.Theory and Practice of Logic ProgrammingPublished online 2024:1-14.doi:10.1017/S1471068424000048 >
Mariano Garralda-Barrio, Carlos Eiras-Franco, Verónica Bolón-Canedo, A novel framework for generic Spark workload characterization and similar pattern recognition using machine learning, Journal of Parallel and Distributed Computing, Volume 189, 2024, 104881, ISSN 0743-7315, https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2024.104881. (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0743731524000455) Abstract: Comprehensive workload characterization plays a pivotal role in comprehending Spark applications, as it enables the analysis of diverse aspects and behaviors. This understanding is indispensable for devising downstream tuning objectives, such as performance improvement. To address this pivotal issue, our work introduces a novel and scalable framework for generic Spark workload characterization, complemented by consistent geometric measurements. The presented approach aims to build robust workload descriptors by profiling only quantitative metrics at the application task-level, in a non-intrusive manner. We expand our framework for downstream workload pattern recognition by incorporating unsupervised machine learning techniques: clustering algorithms and feature selection. These techniques significantly improve the process of grouping similar workloads without relying on predefined labels. We effectively recognize 24 representative Spark workloads from diverse domains, including SQL, machine learning, web search, graph, and micro-benchmarks, available in HiBench. Our framework achieves a high accuracy F-Measure score of up to 90.9% and a Normalized Mutual Information of up to 94.5% in similar workload pattern recognition. These scores significantly outperform the results obtained in a comparative analysis with an established workload characterization approach in the literature. Keywords: Big data; Workload characterization; Apache spark; Pattern recognition; Machine learning
Otras publicaciones
@inproceedings{bague2022role, ti@inproceedings{bague2022role, title={The role of feature selection in personalized recommender systems.}, author={Bagu{\'e}-Masan{\'e}s, Roger and Bol{\'o}n-Canedo, Ver{\'o}nica and Remeseiro, Beatriz}, booktitle={ESANN}, year={2022} >tle={The role of feature selection in personalized recommender systems.}, author={Bagu{\'e}-Masan{\'e}s, Roger and Bol{\'o}n-Canedo, Ver{\'o}nica and Remeseiro, Beatriz}, booktitle={ESANN}, year={2022} }
Artículos en revistas internacionales
Morís, D. I., de Moura, J., Novo, J., & Ortega, M. (2022). Unsupervised contrastive unpaired image generation approach for improving tuberculosis screening using chest X-ray images. In Pattern Recognition Letters (Vol. 164, pp. 60–66). Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2022.10.026
Morís, D. I., Hervella, Á. S., Rouco, J., Novo, J., & Ortega, M. (2023). Context encoder transfer learning approaches for retinal image analysis. In Computers in Biology and Medicine (Vol. 152, p. 106451). Elsevier BV. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2022.106451
M. Naya-Varela, A. Faina, A. Mallo, R.J. Duro. A study of growth based morphological development in neural network-controlled walkers. Neurocomputing, v. 500, pp. 279-294, 2022
M. Gende, J. de Moura, J. Novo, M. G. Penedo, M. Ortega, "A New Generative Approach for Optical Coherence Tomography Data Scarcity: Unpaired Mutual Conversion between Scanning Presets", Medical & Biological Engineering & Computing, Springer, ISSN: 0140-0118, 10.1007/s11517-022-02742-6, 2023.
P. L. VidalJ. de MouraJ. NovoM. G. PenedoM. Ortega"Image-to-Image Translation with Generative Adversarial Networks via Retinal Masks for Realistic Optical Coherence Tomography Imaging of Diabetic Macular Edema Disorders"Biomedical Signal Processing and Control791040982023
P. L. VidalJ. de MouraJ. NovoM. Ortega"Multivendor fully-automatic uncertainty management approaches for the intuitive representation of DME fluid accumulations in OCT images"Medical & Biological Engineering & Computing1-162023
P. L. VidalJ. de MouraP. AlmuiñaM. FernándezM. OrtegaJ. Novo"Comprehensive fully-automatic multi-depth grading of the clinical types of macular neovascularization in OCTA images"Applied Intelligence2023(pending of publication)
Otero, D., Parapar, J., & Barreiro, Á. (2023). Relevance feedback for building pooled test collections. Journal of Information Science0(0). https://doi.org/10.1177/01655515231171085
D. I. MorísJ. de MouraP. J. MarcosE. Míguez-ReyJ. NovoM. Ortega"Comprehensive Analysis of Clinical Data for COVID-19 Outcome Estimation with Machine Learning Models"Biomedical Signal Processing and Control84104818 2023
D. Rivas-Villar, A. S. Hervella, J. Rouco, J. Novo, "Joint keypoint detection and description network for color fundus image registration", Quantitative Imaging in Medicine and Surgery, 13, No. 7, 4540-4562, 2023.
D. Rivas-Villar, A. R. Motschi, M. Pircher, C. K. Hitzenberger, M. Schranz, P. K. Roberts, U. Schmidt-Erfurth, H. Bogunović, "Automated Inter-Device 3D OCT Image Registration using Deep Learning and Retinal Layer Segmentation", Biomedical Optics Express, 14, 3726--3747, 2023
Magaz-Romero, S., Mosqueira-Rey, E., Alvarez-Estevez, D., Moret-Bonillo, V. (2023). Quantum Factory Method: A Software Engineering Approach to Deal with Incompatibilities in Quantum Libraries. In: Mikyška, J., de Mulatier, C., Paszynski, M., Krzhizhanovskaya, V.V., Dongarra, J.J., Sloot, P.M. (eds) Computational Science – ICCS 2023. ICCS 2023. Lecture Notes in Computer Science, vol 10477. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-36030-5_6
M. Gende, J. de Moura, J. I. Fernández-Vigo, J. M. Martinez-de-la-Casa, J. García-Feijóo, J. Novo, M. Ortega, "Robust Multi-view Approaches for Retinal Layer Segmentation in Glaucoma Patients via Transfer Learning", Quantitative Imaging in Medicine and Surgery, 13 (5), 2846-2859, 2023.
D.Novoa-Paradela,O.Fontenla-Romero,and B.Guijarro-Berdiñas,“Fast deep autoencoder for federated learning,” Pattern Recognitionp.109805, 2023.[Online]. Available: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0031320323005034https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109805
Gutiérrez Asorey, P.Brisaboa, N. R.Varela Rodeiro, T.: "SIGTRANS: Geographical Information System for the analysis and management of public TRANSport", en Kalpa Publications in Computing, 14, EasyChair Ltd, Stockport (Reino Unido), 2023, pp. 7-9.
Lamas Sardiña, V.Cortiñas, A.Luaces, M. R.Pedreira, O.: "Component for the visualization of a spatio-temporal data warehouse in a Geographic Information System", en Kalpa Publications in Computing, 14, EasyChair Ltd, Stockport (Reino Unido), 2023, pp. 139-141.
Pedreira, O.; Ramos Vidal, D.; Cortiñas, A.; Luaces, M. R.; Places, A. S.: "Development of Digital Libraries with Software Product Line Engineering", en Journal of Web Engineering, 20(7), River Publishers, Gistrup (Dinamarca), 2021, pp. 2017-2058.
Ramos Vidal, D.; Cortiñas, A.; Luaces, M. R.; Pedreira, O.; Places, A. S.: "Reducing complexity and cost of Digital Libraries development through Software Product Line Engineering", en Kalpa Publications in Computing, 14, EasyChair Ltd, Stockport (Reino Unido), 2023, pp. 133-135.
J. I. Fernández-VigoJavier Moreno MorilloE. López-VarelaJ. NovoM. OrtegaB. Burgos-BlascoLorenzo López GuajardoJuan Donate López"Repeatability of choriocapillaris flow voids by optical coherence tomography angiography in central serous chorioretinopathy"Plos One17e0279243 2022
E. López-VarelaJ. de MouraJ. NovoJ. I. Fernández-VigoJavier Moreno MorilloM. Ortega"Fully automatic segmentation and monitoring of choriocapillaris flow voids in OCTA images"Computerized Medical Imaging and Graphics104102172 2023
E. López-VarelaN. BarreiraN. OlivierR. ArroyoM. G. Penedo"Generation of synthetic intermediate slices in 3D OCT cubes for improving pathology detection and monitoring"Computers in Biology and Medicine 2023
Mosqueira-Rey, E., Hernández-Pereira, E., Alonso-Ríos, D., Bobes-Bascarán, J., & Fernández-Leal, Á. (2023). Human-in-the-loop machine learning: A state of the art. Artificial Intelligence Review56(4), 3005-3054.
Zayas-Gato, F., Michelena, Á., Jove, E. et al. A distributed topology for identifying anomalies in an industrial environment. Neural Comput & Applic34, 20463–20476 (2022). https://doi.org/10.1007/s00521-022-07106-7
Arce, E., Zayas-Gato, F., Suárez-García, A., Michelena, Álvaro, Jove, E., Casteleiro-Roca, J.-L., Quintián, H. ., & Calvo-Rolle, J. L. . (2022). Experiencia blended learning apoyada en un laboratorio virtual para educación de materias STEM. Bordón. Revista De Pedagogía74(4), 125–143. https://doi.org/10.13042/Bordon.2022.95592
Michelena, Á.; López, V.C.; López, F.L.; Arce, E.; Mendoza García, J.; Suárez-García, A.; García Espinosa, G.; Calvo-Rolle, J.-L.; Quintián, H. A Fault-Detection System Approach for the Optimization of Warship Equipment Replacement Parts Based on Operation Parameters. Sensors202323, 3389. https://doi.org/10.3390/s23073389
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Blanco-Mallo, E., Morán-Fernández, L., Remeseiro, B., & Bolón-Canedo, V. (2023). Do all roads lead to Rome? Studying distance measures in the context of machine learning. Pattern Recognition141, 109646. (https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109646
Y. Zhou, M. A. Chia, S. K. Wagner, M. S. Ayhan, D. Williamson, R. Struyven, T. Liu, M. Xu, M. Gende, P. Woodward-Court, Y. Kihara, UK Biobank Eye & Vision Consortium, A. Altmann, A. Y. Lee, E. J. Topol, A. K. Denniston, D. Alexander, P. A. Keane, "A foundation model for diverse and generalizable disease detection from retinal images", Nature, Nature Portfolio, ISSN: 0028-0836, https://doi.org/10.1038/s41586-023-06555-x, 2023.
Filgueiras, J.L., Varela, D., Santos, J. (2022). Energy Minimization vs. Deep Learning Approaches for Protein Structure Prediction. In: Ferrández Vicente, J.M., Álvarez-Sánchez, J.R., de la Paz López, F., Adeli, H. (eds) Bio-inspired Systems and Applications: from Robotics to Ambient Intelligence. IWINAC 2022. Lecture Notes in Computer Science, vol 13259. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-06527-9_11
Paola Carou-Senra, Jun Jie Ong, Brais Muniz Castro, Iria Seoane-Viano, Lucía Rodríguez-Pombo, Pedro Cabalar, Carmen Alvarez-Lorenzo, Abdul W Basit, Gilberto Pérez, Alvaro Goyanes: Inkjet printing has been extensively explored in recent years to produce personalised medicines due to its low cost and versatility, International Journal of Pharmaceutics: X, Volume 5,2023,100181,ISSN 2590-1567, https://doi.org/10.1016/j.ijpx.2023.100181
En trámite de redacción de un artículo que recoge los resultados de varios workshops realizados a finales del 2022 y principios del 2023, con el título de "Adaptive Portfolio Management based on Complexity Theory and Sociotechnical Design" para enviar a publicar en la revista Journal of the Association for Information System.
Libro
MICHELENA, A., CASTELEIRO-ROCA, J.L., JOVE, E., ZAYAS-GATO, F., QUINTIÁN, H., CALVO-ROLLE, J.L. (2022). Creación de laboratorios virtuales para asignaturas de control con Factory I/O® y Simulink®. A Coruña: Universidade da Coruña, Servizo de Publicacións. ISBN: 978-84-9749-837-1. DOI: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498371
Otras publicaciones
Moret-Bonillo, Vicente, Gomez-Tato, Andres, Magaz-Romero, Samuel, Mosqueira-Rey, Eduardo, & Alvarez-Estevez, Diego. (2022). D6.9: QRBS software specifications. Zenodo. Retrieved from https://doi.org/10.5281/zenodo.7274558
Moret-Bonillo, Vicente, Gomez Tato, Andres, Magaz-Romero, Samuel, Mosqueira-Rey, Eduardo, & Alvarez-Estevez, Diego. (2023). D6.11 Preliminary QRBS software and IDC application specification (1.1). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.8108580
Pérez, A., Fernández-Pichel, M., Parapar, J., & Losada, D. E. (2023). DepreSym: A Depression Symptom Annotated Corpus and the Role of LLMs as Assessors of Psychological Markers. arXiv preprint arXiv:2308.10758
Recensiones
2022. Proceedings of the 31st ACM International Conference on Information & Knowledge Management. Association for Computing Machinery, New York, NY, USA.
2021. Proceedings of the 30th ACM International Conference on Information & Knowledge Management. Association for Computing Machinery, New York, NY, USA.
Artículos en revistas internacionales
Fernández-Barrero, D.; Fontenla-Romero, O.; Lamas-López, F.; Novoa-Paradela, D.; R-Moreno, M.D.; Sanz, D. SOPRENE: Assessment of the Spanish Armada’s Predictive Maintenance Tool for Naval Assets. Appl. Sci.202111, 7322. https://doi.org/10.3390/app11167322
Botana, I.L.-R.; Eiras-Franco, C.; Alonso-Betanzos, A. Regression Tree Based Explanation for Anomaly Detection Algorithm. Proceedings202054, 7. https://doi.org/10.3390/proceedings2020054007
M. GendeJ. de MouraJ. NovoP. CharlónM. Ortega"Automatic Segmentation and Intuitive Visualisation of the Epiretinal Membrane in 3D OCT Images Using Deep Convolutional Approaches"IEEE Access975993 - 76004IEEEISSN: 2169-353610.1109/ACCESS.2021.3082638 2021
J. MoranoA. S. HervellaJ. NovoJ. Rouco"Simultaneous segmentation and classification of the retinal arteries and veins from color fundus images"Artificial Intelligence in Medicine118 2021. DOI: 10.1016/j.artmed.2021.102116
Morís, D. I., de Moura Ramos, J. J., Buján, J. N., & Hortas, M. O. (2021). Data augmentation approaches using cycle-consistent adversarial networks for improving COVID-19 screening in portable chest X-ray images. Expert Systems with Applications185, 115681.
D. Rivas-Villar, Álvaro S. Hervella, J. Rouco, J. Novo, Color fundusimage registration using a learning-based domain-specific landmark detection methodology, Computers in Biology and Medicine 140 (2022) 105101. doi:https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.105101.
@article{darriba2021procesamiento, title={Procesamiento de Expresiones Multipalabra en gallego mediante Aprendizaje Profundo}, author={Darriba, V{\'\i}ctor and Doval, Yerai and Kuriyozov, Elmurod}, journal={Procesamiento del Lenguaje Natural}, volume={67}, pages={45--57}, year={2021} >
M. GendeJ. de MouraJ. NovoM. Ortega"End-to-End Multi-Task Learning Approaches for the Joint Epiretinal Membrane Segmentation and Screening in OCT Images"Computerized Medical Imaging and Graphics98102068ElsevierISSN: 0895-611110.1016/j.compmedimag.2022.102068 2022
@article{kuriyozov2022construction, author={Kuriyozov, Elmurod and Matlatipov, Sanatbek and Alonso, Miguel A. and G{\'o}mez-Rodr{\'i}guez, Carlos}, editor={Vetulani, Zygmunt and Paroubek, Patrick and Kubis, Marek}, title={Construction and Evaluation of Sentiment Datasets for Low-Resource Languages: The Case of {U}zbek}, journal={Lecture Notes in Artificial Intelligence}, booktitle={Human Language Technology. Challenges for Computer Science and Linguistics}, year={2022}, publisher={Springer International Publishing}, address={Cham}, volume={13212}, pages={232--243}, isbn={978-3-031-05328-3}, issn={0302-9743}, doi={10.1007/978-3-031-05328-3\_15},
Jun Jie Ong, Brais Muñiz Castro, Simon Gaisford, Pedro Cabalar, Abdul W Basit, Gilberto Pérez, Alvaro Goyanes,Accelerating 3D printing of pharmaceutical products using machine learning,International Journal of Pharmaceutics: X,Volume 4 ,December 2022,100120,ISSN 2590-1567,https://doi.org/10.1016/j.ijpx.2022.100120.
J. de MouraP. L. VidalJ. NovoJ. RoucoM. G. PenedoM. Ortega"Feature definition and comprehensive analysis on the robust identification of intraretinal cystoid regions using Optical Coherence Tomography images"Pattern Analysis and Applications1-15 2022
E. López-VarelaP. L. VidalN. OlivierJ. NovoM. Ortega"Fully-automatic 3D intuitive visualization of Age-related Macular degeneration fluid accumulations in OCT cubes"Journal of Digital Imaging 2022
J. -A. Hitar-Garcia, L. Moran-Fernandez and V. Bolon-Canedo, "Machine Learning Methods for Predicting League of Legends Game Outcome," in IEEE Transactions on Games, doi: 10.1109/TG.2022.3153086.
Fariña, A.Gutiérrez Asorey, P.Ladra, S.Penabad, M. R.Varela Rodeiro, T.: "A Compact Representation for Indoor Trajectories", en IEEE Pervasive Computing, 21(1), IEEE Computer SOC, California (Estados Unidos), 2022, pp. 57-64.
Brisaboa, N. R.Gutiérrez Asorey, P.Luaces, M. R.Varela Rodeiro, T.: "Succinct Data Structures in the Realm of GIS", en Engineering Proceedings, 7(29), MDPI, Basel (Suiza), 2021.
David Otero, Patricia Martin-Rodilla, and Javier Parapar. 2021. Building Cultural Heritage Reference Collections from Social Media through Pooling Strategies: The Case of 2020’s Tensions Over Race and Heritage. J. Comput. Cult. Herit. 15, 1, Article 9 (February 2022), 13 pages. https://doi.org/10.1145/3477604
Pérez, A., Parapar, J., & Barreiro, Á. (2022). Automatic depression score estimation with word embedding models. Artificial Intelligence in Medicine, 102380.
D. Novoa-Paradela,O. Fontenla-Romero, B. Guijarro-Berdiñas, A one-class classification method based on expanded non-convex hulls, Information Fusion 89 (2023) 1–15. doi:https://doi.org/10.1016/j.inffus.2022.07.023
Eduardo Mosqueira-Rey, Elena Hernández-Pereira, David Alonso-Ríos, José Bobes-Bascarán & Ángel Fernández-Leal. Human-in-the-loop machine learning: a state of the art. Artif Intell Rev (2022). https://doi.org/10.1007/s10462-022-10246-w
Cristian R. Munteanu; Gutiérrez Asorey, P.; Outros: "Prediction of Anti-Glioblastoma Drug-Decorated Nanoparticle Delivery Systems Using Molecular Descriptors and Machine Learning", en International Journal of Molecular Sciences, 22, MDPI, Basel (Suíza), 2021.
Meira, Jorge, et al. "Anomaly Detection on Natural Language Processing to Improve Predictions on Tourist Preferences." Electronics 11.5 (2022): 779.
Meira, Jorge, et al. "Fast anomaly detection with locality-sensitive hashing and hyperparameter autotuning." Information Sciences 607 (2022): 1245-1264.
J. I. Fernández-VigoJavier Moreno MorilloM. OrtegaE. López-VarelaJ. NovoB. Burgos-BlascoLorenzo López GuajardoJ. García-FeijóoJuan Donate López"Early changes in choriocapillaris flow voids as an efficacy biomarker of photodynamic therapy in central serous chorioretinopathy"Photodiagnosis and Photodynamic Therapy38102862 2022
E. López-VarelaP. L. VidalN. OlivierJ. NovoM. Ortega"Fully-automatic 3D intuitive visualization of Age-related Macular degeneration fluid accumulations in OCT cubes"Journal of Digital Imaging 2022
Freire B, Ladra S, Parama JR, Salmela L. ViQUF: De Novo Viral Quasispecies Reconstruction Using Unitig-Based Flow Networks. IEEE/ACM Trans Comput Biol Bioinform. 2022 Jul 19;PP. doi: 10.1109/TCBB.2022.3190282. Epub ahead of print. PMID: 35853050.
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De Castro Celard, D.Cortiñas, A.Luaces, M. R.Pedreira, O.: "Product configuration of a software product line using a Domain Specific Language", en Kalpa Publications in Computing, 14, EasyChair Ltd, Stockport (Reino Unido), 2023, pp. 50-52.
Capítulo de Libro
Morís, D. I., de Moura, J., Novo, J., & Ortega, M. (2022). Generation of Novel Synthetic Portable Chest X-Ray Images for Automatic COVID-19 Screening. In AI Applications for Disease Diagnosis and Treatment (pp. 248-281). IGI Global.
M. GendeJ. de MouraJ. NovoM. Ortega"Fully Automatic Epiretinal Membrane Segmentation in OCT Scans Using Convolutional Networks"AI Applications for Disease Diagnosis and Treatment88-121 2022
Otras publicaciones
D. Novoa-Paradela, O. Romero-Fontenla, B. Guijarro-Berdiñas, Fast deep autoencoder for federated learning (2022). doi:10.48550/ARXIV.2206.05136.
Using Machine Learning to Predict the Users Ratings on TripAdvisor Based on Their Reviews
Moret-Bonillo, Vicente, Mosqueira-Rey, Eduardo, & Magaz-Romero, Samuel. (2021). D6.5 Quantum Rule-Based System (QRBS) Requirement Analysis. Zenodo. Retrieved from https://doi.org/10.5281/zenodo.5949157
Artículos en revistas internacionales
Morillo-Salas, J.L., Bolón-Canedo, V. & Alonso-Betanzos, A. Dealing with heterogeneity in the context of distributed feature selection for classification. Knowl Inf Syst (2020). https://doi.org/10.1007/s10115-020-01526-4
Process Reference Model for BizDevOpshttps://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9141123/metrics#metricsElectronic ISBN:978-989-54659-0-3DOI: 10.23919/CISTI49556.2020.9141123
Measuring the Maturity of BizDevOpshttps://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-58793-2_16DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-58793-2_16Online ISBN: 978-3-030-58793-2
P. L. Vidal, J. de Moura, J. Novo, M. Ortega, "Multi-stage transfer learning for lung segmentation using portable X-ray devices for patients with COVID-19", Expert Systems with Applications , 173, 114677, 2021.
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 Brisaboa, N. R.; Fariña, A.; Galaktionov, D.; Varela Rodeiro, T.; Rodríguez, M. : "New structures to solve aggregated queries for trips over public tranportation networks", en Proc. of the 25th Int. Symp. on String Proc. and Information Retrieval (SPIRE 2018) - LNCS 11147, Springer, Lima (Perú), 2018, pp. 85-98.
Brisaboa, N. R.; Gagie, T.; Gomez Brandon, A.; Navarro, G.: "Two-Dimensional Block Trees", en Proceedings of the 2018 Data Compression Conference (DCC 2018), IEEE Computer Society, Snowbird, Utah (Estados Unidos), 2018.
González Folgueira, L; Places, A. S. Pedreira, O.; Silva Coira, F: “Applying Variability Management in the Development of a Complex SaaS System: Real Experience and Findings”, en 14th International Conference on Web Information Systems and Technologies (WEBIST) http://insticc.org/node/TechnicalProgram/webist/personDetails/9F60CAD8-8E84-47F5-9755-4BF7F20C61AA
Artículos en revistas internacionales
David VilaresMiguel A. Alonso and Carlos Gómez-RodríguezSupervised Sentiment Analysis in Multilingual EnvironmentsInformation Processing & Management, 53(3):595-607, 2017. ISSN 0306-4573. DOI 10.1016/j.ipm.2017.01.004
David VilaresCarlos Gómez-Rodríguez and Miguel A. AlonsoUniversal, Unsupervised (Rule-Based), Uncovered Sentiment AnalysisKnowledge-Based Systems, 118:45-55, 2017. ISSN 0950-7051. DOI 10.1016/j.knosys.2016.11.014
L. Sanchez, N. Barreira, A. Mosquera, K. Evans, H. Pena-Verdeal, Defining the optimal region of interest for hyperemia grading in the bulbar conjunctiva, Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2016, Article ID 3695014, 1-9, 2016. 
Morán-Fernández, L., Bolón-Canedo, V., & Alonso-Betanzos, A. (2017). Can classification performance be predicted by complexity measures? A study using microarray data. Knowledge and Information Systems51(3), 1067-1090.
Morán-Fernández, L., Bolón-Canedo, V., & Alonso-Betanzos, A. (2017). Centralized vs. distributed feature selection methods based on data complexity measures. Knowledge-Based Systems117, 27-45.
Isaac Fernández-Varela, Elena Hernández-Pereira, Diego Álvarez-Estévez, Vicente Moret-Bonillo, Combining machine learning models for the automatic detection of EEG arousals, Neurocomputing, Volume 268, 2017, Pages 100-108, ISSN 0925-2312, http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2016.11.086.
Isaac Fernández-Varela, Diego Alvarez-Estevez, Elena Hernández-Pereira, Vicente Moret-Bonillo, A simple and robust method for the automatic scoring of EEG arousals in polysomnographic recordings, Computers in Biology and Medicine, Volume 87, 2017, Pages 77-86, ISSN 0010-4825, http://dx.doi.org/10.1016/j.compbiomed.2017.05.011.
Seijo-Pardo, B., Bolón-Canedo, V., & Alonso-Betanzos, A. (2017). Testing Different Ensemble Configurations for Feature Selection. Neural Processing Letters, 1-24.
Morán-Fernández, L., Bolón-Canedo, V., & Alonso-Betanzos, A. (2017). On the use of different base classifiers in multiclass problems. Progress in Artificial Intelligence, 1-9.
Seijo-Pardo, B., Porto-Díaz, I., Bolón-Canedo, V., & Alonso-Betanzos, A. (2017). Ensemble feature selection: Homogeneous and heterogeneous approaches. Knowledge-Based Systems118, 124-139.
Capítulo de Libro
Beatriz Remeseiro, Noelia Barreira, Luisa Sanchez Brea, Lucia Ramos, Antonio Mosquera, Machine Learning Applied to Optometry Data, Advances in Biomedical Informatics, 2017.
Preprocessing in high dimensional datasets - Springer (referencia bibliográfica aínda non disponible).
Alonso-Betanzos, A., Bolón-Canedo, V., Eiras-Franco, C., Morán-Fernández, L. and Seijo-Pardo, B. Preprocessing in high dimensional datasets.  In Dawn E. Holmes and Lakhmi C. Jain. (Eds.), Advances in Biomedical Informatics. Springer-Verlag, 2017.
Alonso-Betanzos, A., Bolón-Canedo, V., Eiras-Franco, C., Morán-Fernández, L. and Seijo-Pardo, B. Preprocessing in high dimensional datasets.  In Dawn E. Holmes and Lakhmi C. Jain. (Eds.), Advances in Biomedical Informatics. Springer-Verlag, 2017.
Libro
Autores: Miguel Ángel Rodríguez Luaces, Alejandro Cortiñas Álvarez, Guillermo de Bernardo Roca Editado / Impreso por: Reprografía Noroeste, S. L. Fecha de edición: 11/2016 ISBN: 978-84-16294-37-4 Depósito Legal: C2085-2016
Otras publicaciones
Galaktionov H., Daniil; Luaces, M. R.; Places, A. S.: "Navigational Rule Derivation: An Algorithm To Determine The Effect Of Traffic Signs On Road Networks", en Proc. of the 20th Pacific Asia Conference on Information Systems (PACIS 2016), AIS Electronic Library (AISeL), Chiayi (Taiwán), 2016.
Brisaboa, N. R.; Gomez Brandon, A.; Navarro, G.; Paramá, J. R.: "GraCT: A Grammar based Compressed representation of Trajectories", en Proc. of the 23rd Int. Symp. on String Processing and Information Retrieval (SPIRE 2016) - LNCS 9954, Springer , Beppu (Xapón), 2016, pp. 218-230.
Brisaboa, N. R.; Fariña, A.; Galaktionov H., Daniil; Rodríguez, M. Andrea: "Compact Trip Representation over Networks", en Proc. of the 23rd Int. Symp. on String Processing and Information Retrieval (SPIRE 2016) - LNCS 9954, Springer, Beppu (Xapón), 2016, pp. 240-253.
Artículos en revistas internacionales
Eiras-Franco, C., Bolón-Canedo, V., Ramos, S., González-Domínguez, J., Alonso-Betanzos, A., & Touriño, J. (2016). Multithreaded and Spark parallelization of feature selection filters. Journal of Computational Science
Daniel Valcarce, Javier Parapar, Álvaro Barreiro. Item-Based Relevance Modelling of Recommendations for Getting Rid of Long Tail Products. Knowledge-Based Systems, vol. 103, pp. 41-51, 2016. DOI 10.1016/j.knosys.2016.03.021.
Jesús Vilares, Miguel A. Alonso, Yerai Doval and Manuel Vilares, Studying the Effect and Treatment of Misspelled Queries in Cross-Language Information Retrieval, Information Processing & Management, 52(4):646-657, 2016. ISSN 0306-4573. DOI 10.1016/j.ipm.2015.12.010
L. Sanchez, N. Barreira, N. Sanchez-Marono, A. Mosquera, C. Garcia Resua, M.J. Giraldez, On the development of conjunctival hyperemia computer-assisted diagnosis tools: Influence of feature selection and class imbalance in automatic gradings, Artificial Intelligence in Medicine, 71, 30-42, 2016. 
Caamaño, P., Salgado, R., Bellas, F., & Duro, R. J. (2016). Introducing Synaptic Delays in the NEAT Algorithm to Improve Modelling in Cognitive Robotics. Neural Processing Letters43(2), 479-504.
Salgado, R., Prieto, A., Bellas, F., Calvo-Varela, L., & Duro, R. J. (2016). Motivational engine with autonomous sub-goal identification for the Multilevel Darwinist Brain. Biologically Inspired Cognitive Architectures17, 1-11.
Artículos en revistas nacionales
Yerai Doval, Carlos Gómez-Rodríguez and Jesús Vilares, Segmentación de palabras en español mediante modelos del lenguaje basados en redes neuronales, Procesamiento del Lenguaje Natural, 57:75-82, 2016. ISSN 1135-5948.
David Vilares and Miguel A. AlonsoA review on political analysis and social mediaProcesamiento del Lenguaje Natural, 56:13-23, 2016. ISSN 1135-5948.
Capítulo de Libro
J. de MouraJ. NovoM. OrtegaP. Charlón"3D retinal vessel tree segmentation and reconstruction with OCT images"Lecture Notes in Computer Science: Image Analysis and Recognition9730716-726SpringerISBN: 978-3-319-41500-0International Conference on Image Analysis and Recognition, ICIAR'1613/07/2016-15/07/2016Povoa de Varzim, Portugal July 2016
J. de MouraJ. NovoM. OrtegaN. BarreiraM. G. Penedo"Vessel Tree Extraction and Depth Estimation with OCT Images"Lecture Notes in Artificial Intelligence: Advances in Artificial Intelligence986823-33SpringerISSN: 0302-9743ISBN: 978-3-319-44635-610.1007/978-3-319-44636-317th Conference of the Spanish Association for Artificial Intelligence, CAEPIA 201614/09/2016 - 16/09/2016Salamanca September 2016
Otras publicaciones
Brisaboa, N. R.Cerdeira-Pena, A.Lopez Lopez, N.Navarro, G.Penabad, M. R.Silva Coira, F.: "Efficient Representation of Multidimensional Data over Hierarchical Domains", en Proc. of the 23rd Int. Symp. on String Processing and Information Retrieval (SPIRE 2016) - LNCS 9954, Springer, Beppu (Xapón), 2016, pp. 191-203.
Artículos en revistas internacionales
A. Monteagudo and J. Santos. “Treatment analysis in a cancer stem cell context using a tumor growth model based on cellular automata”. PLOS ONE doi: 10.1371/journal.pone.0132306, 10 (7), 2015 (Impact Factor: 3.234).
J. Santos and A. Monteagudo. “Analysis of behaviour transitions in tumour growth using a cellular automaton simulation”. IET Systems Biology. doi: http://dx.doi.org/10.1049/iet-syb.2014.0015 9(3):75 – 87, 2015 (Impact Factor: 1.059).
Daniel Valcarce, Javier Parapar, Álvaro Barreiro. A Distributed Recommendation Platform for Big Data. Journal of Universal Computer Science, vol. 21(13), pp. 1810-1829, 2015. DOI 10.3217/jucs-021-13-1810.
David VilaresMiguel A. Alonso and Carlos Gómez-RodríguezA linguistic approach for determining the topics of Spanish Twitter messagesJournal of Information Science, 41(2): 127-145, 2015. ISSN 0165-5515. DOI 10.1177/0165551514561652
David VilaresMiguel A. Alonso and Carlos Gómez-RodríguezA syntactic approach for opinion mining on Spanish reviewsNatural Language Engineering, 21(1):139-163, 2015. ISSN 1351-3249. DOI 10.1017/S1351324913000181
David VilaresMike Thelwall and Miguel A. AlonsoThe megaphone of the people? Spanish SentiStrength for real-time analysis of political tweetsJournal of Information Science, 41(6):799-813, 2015. ISSN 0165-5515. DOI 10.1177/0165551515598926
David VilaresMiguel A. Alonso and Carlos Gómez-RodríguezOn the usefulness of lexical and syntactic processing in polarity classification of Twitter messagesJournal of the Association for Information Science and Technology (JASIST), 66(9):1799-1816, 2015. ISSN 2330-1635. DOI 10.1002/asi.23284
Capítulo de Libro
J.Santos and A. Monteagudo. “Tumor growth emergent behavior analysis based on cancer hallmarks and in a cancer stem cell context”. Emerging Trends in Computational Biology, Bioinformatics and Systems Biology. Q-N. Tran & H.R. Arabnia (Eds.) 2015 (In Press)
L. Sanchez, N. Barreira, H. Pena Verdeal, E. Yebra Pimentel, A novel framework for hyperemia grading based on artificial neural networks, Lecture Notes in Computer Science: Advances in Computational Intelligence (International Work Conference on Artificial Neural Networks, IWANN 2015), 9094, 263-275, 2015. 
L. Sanchez, N. Barreira, A. Mosquera, C. Garcia Resua, E. Yebra Pimentel, Automatic Selection of Video Frames for Hyperemia Grading, Lecture Notes in Computer Science: Computer Aided Systems Theory, Revised Selected Papers EUROCAST 2015, 9520, 479 - 486, 2015. 
Artículos en revistas internacionales
A. Monteagudo and J. Santos. “Studying the capability of different cancer hallmarks to initiate tumor growth using a cellular automaton simulation. Application in a cancer stem cell context”. Biosystems doi: 10.1016/j.biosystems.2013.11.001115, 115:46-58. 2014 (Impact Factor: 1.548).

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